标签:padding 梯度 mil 用户 otto rgba none 1.2 border
第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程9.1.3 基于协同过滤的推荐
特征按照不同的数据类型分类,有不同的特征处理方法
推荐系统常见反馈数据
基于 UGC 的推荐
基于近邻的协同过滤的推荐
基于模型的协同过滤的推荐
模型的求解--交叉最小二乘法 + 梯度下降法
大数据技术之_24_电影推荐系统项目_04_推荐系统算法详解
标签:padding 梯度 mil 用户 otto rgba none 1.2 border
原文地址:https://www.cnblogs.com/chenmingjun/p/10884561.html